การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล
การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด vs. การบีบอัดข้อมูล
การค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (nearest neighbor search) เป็นที่รู้จักในนามอื่น ๆ อาทิ การค้นหาความใกล้ชิด การค้นหาความคล้ายคลึง หรือการค้นหาจุดที่ใกล้ที่สุด เอ็นเอ็นเอส คือ เทคนิคที่ใช้ในการแก้ปัญหาที่ใช้สำหรับหาจุดที่ใกล้ที่สุดในปริภูมิเมทริกซ์ ยกตัวอย่างจากโจทย์ต่อไปนี้ เมื่อให้เซต S คือเซตของจุดในปริภูมิเมทริกซ์ M และ จุดที่กำหนด q ∈ M ต้องการหาจุดที่ใกล้ที่สุดของ S กับ q ในหลายกรณี M นั้นจะถูกแทนค่าเป็นมิติในปริภูมิของยูคลิด และระยะทางนั้นสามารถวัดได้จากระยะทางยูคลิด หรือ ระยะทางแมนฮัตตัน ในหนังสือของ โดนัลด์ คนูธ เล่มที่สามที่มีชื่อว่า The Art of Computer Programming เรียกโจทย์ปัญหาแบบนี้ว่า ปัญหาไปรษณีย์ โดยอ้างอิงถึงระบบการแนะนำผู้อยู่อาศัยเกี่ยวกับไปรษณีย์ที่ใกล้ที. การบีบอัดข้อมูล (data compression) เป็นสาขาวิชาหนึ่งในวิทยาการคอมพิวเตอร์ หมายถึง การศึกษาวิธีการในการจัดเก็บข้อมูล ที่ทำให้ใช้เนื้อที่ในการจัดเก็บน้อยลง การบีบอัดข้อมูล มีความสำคัญในระบบการสื่อสารและจัดเก็บข้อมูล เนื่องจากทำให้เก็บหรือรับส่งข้อมูลได้มากขึ้น โดยใช้เนื้อที่เท่าเดิม (คำว่าเนื้อที่นี้ อาจจะเป็นเนื้อที่จัดเก็บข้อมูล หรือเนื้อที่ในช่องสัญญาณก็ได้) การบีบอัดข้อมูลแบ่งได้เป็นสองประเภทใหญ่ ๆ ตามคุณภาพของข้อมูลที่ถูกบีบอัดแล้ว คือ.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล
การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล
การเปรียบเทียบระหว่าง การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล
การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด มี 2 ความสัมพันธ์ขณะที่ การบีบอัดข้อมูล มี 6 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (2 + 6)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดและการบีบอัดข้อมูล หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
